Gemma 4 vs Qwen 3.5：基準測試、速度、中文能力比較（2026）

Google 的 Gemma 4 和 Alibaba 的 Qwen 3 是目前最強大的兩個開放權重模型系列。兩者都提供多種大小、強大的多語言支援和寬鬆的授權——但它們做了非常不同的取捨。

本指南提供公平、詳細的比較，幫助你為你的使用場景選擇合適的模型。

快速概覽

	Gemma 4	Qwen 3
開發者	Google DeepMind	Alibaba Cloud（Qwen 團隊）
發布年份	2026	2025
架構	Dense + MoE	Dense + MoE
模型大小	2B, 4B, 26B (MoE), 31B (Dense)	0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B, 32B, 30B-A3B (MoE), 235B-A22B (MoE)
最大上下文	128K tokens	128K tokens（預設 32K，可擴展）
授權	Gemma License（寬鬆，類似 Apache 2.0）	Apache 2.0（大部分模型）/ Qwen License（235B）
多模態	是（內建視覺）	純文字（Qwen-VL 為獨立模型）
訓練資料	未公開規模	未公開規模

模型大小比較

兩個系列都提供多種大小。以下是它們的對應關係：

小型模型（邊緣/行動裝置）

規格	Gemma 4 E2B	Qwen 3 0.6B	Qwen 3 1.7B
參數量	2B	0.6B	1.7B
記憶體（量化）	~4GB	~1GB	~2GB
最適合	行動裝置、輕量任務	超輕量、IoT	行動裝置、快速任務

Qwen 3 在超小型端以 0.6B 模型取勝——適用於極度受限的環境。Gemma 4 E2B 以仍然緊湊的 2B 大小提供更好的品質。

中型模型（筆電/桌機）

規格	Gemma 4 E4B	Qwen 3 4B	Qwen 3 8B	Qwen 3 14B
參數量	4B	4B	8B	14B
記憶體（量化）	~6GB	~4GB	~6GB	~10GB
最適合	日常筆電使用	輕量桌面使用	平衡桌面使用	重視品質

這是大小陣容分歧的地方。Qwen 3 提供更細緻的選項（4B、8B、14B），讓你更精確地控制品質與效能的取捨。Gemma 4 在這個範圍只有一個選項，保持簡單。

大型模型（工作站/伺服器）

規格	Gemma 4 26B (MoE)	Gemma 4 31B (Dense)	Qwen 3 32B	Qwen 3 30B-A3B (MoE)	Qwen 3 235B-A22B (MoE)
參數量	26B (MoE)	31B (Dense)	32B (Dense)	30B 總量 / 3B 活躍	235B 總量 / 22B 活躍
所需記憶體	~16GB	~20GB	~20GB	~4GB	~48GB+
最適合	效率 + 品質	最高品質	高品質任務	行動 MoE	接近前沿品質

這裡的亮點是 Qwen 3 的 235B-A22B MoE 模型——它將接近前沿的能力帶到開放權重，但需要強大的硬體。Gemma 4 的 26B MoE 對大多數使用者更實用，可以在 16GB 機器上執行，同時提供出色的結果。

基準效能

兩個模型在標準基準測試中表現都很好。以下是已發布評估的摘要：

基準測試	Gemma 4 26B	Qwen 3 32B	備註
MMLU	強	強	此大小範圍兩者競爭力相當
HumanEval（程式設計）	非常強	非常強	不分上下
GSM8K（數學）	強	非常強	Qwen 3 在數學上有優勢
MGSM（多語言數學）	強	非常強	Qwen 3 在此表現出色
ARC-Challenge	非常強	強	Gemma 4 略有優勢
MT-Bench	非常強	非常強	兩者在聊天上都很出色

關鍵要點： 在相當大小下，效能驚人地接近。差異更多在於特定優勢，而非整體能力差距。

Gemma 4 領先之處

多模態任務——Gemma 4 有原生視覺能力，Qwen 3 基礎模型沒有
推理鏈——Gemma 4 的架構在多步驟推理上表現強勁
規模效率——26B MoE 版本提供出色的每單位算力品質

Qwen 3 領先之處

中文語言——Qwen 3 專門針對中文和東亞語言進行了最佳化
數學與科學——在數學和科學基準測試中持續表現強勁
模型多樣性——更多大小選項以適配你的確切硬體限制
思考模式——內建逐步推理功能，用於複雜問題

中文語言效能

這是最重要的差異化因素之一。如果你的使用場景涉及大量中文內容，請特別注意。

Qwen 3 由 Alibaba 團隊打造，中文是其主要語言。它擅長：

具有母語流暢度的自然中文文本生成
中文成語、文化典故和寫作風格
高準確度的中英翻譯
中文技術寫作
理解中文網路用語和地區性表達

Gemma 4 具有強大的多語言能力，但中文不是其主要焦點：

良好的中文理解和生成
穩定的翻譯效能
偶爾可能產生不太自然的中文措辭
更適合以英文為主、中文為輔的工作流程

結論： 如果中文是你的主要工作語言，Qwen 3 有明顯優勢。對於以英文為主、偶爾需要中文的工作，兩個模型表現都不錯。

授權

方面	Gemma 4	Qwen 3（大部分模型）	Qwen 3 235B
授權	Gemma License	Apache 2.0	Qwen License
商業使用	是	是	是（有條件）
修改	是	是	是
分發	是（需標註）	是	是（有條件）
專利授予	是	是	有限
使用限制	部分用途限制	無	部分限制

兩種授權都很寬鬆且對商業友善。Qwen 3 的 Apache 2.0 授權（32B 及以下模型）是開源中最寬鬆的之一——完全沒有附帶條件。Gemma 4 的授權類似但包含一些使用限制（例如禁止的使用案例）。Qwen 3 235B 模型使用單獨的、更嚴格的授權。

對大多數商業專案，兩種授權都沒問題。如果你在敏感領域建構產品，請檢查具體條款。

本機部署

兩個模型在本機都能良好執行。以下是體驗比較：

使用 Ollama

# Gemma 4
ollama run gemma4

# Qwen 3
ollama run qwen3

兩者都是 Ollama 模型庫中的一級成員。一行指令下載並執行。

使用 LM Studio

兩個模型都可在 LM Studio 的模型搜尋中找到。下載適合你記憶體的 GGUF 版本，開始聊天。

使用 vLLM（正式環境服務）

# Gemma 4
vllm serve google/gemma-4-26b --dtype auto

# Qwen 3
vllm serve Qwen/Qwen3-32B --dtype auto

硬體需求比較

模型	記憶體（量化 Q4）	記憶體（全精度）	GPU VRAM
Gemma 4 E4B	~5GB	~8GB	~5GB
Qwen 3 8B	~6GB	~16GB	~8GB
Gemma 4 26B MoE	~16GB	~52GB	~16GB
Qwen 3 32B	~20GB	~64GB	~20GB
Qwen 3 30B-A3B MoE	~4GB	~60GB	~4GB 活躍

Qwen 3 的 30B-A3B MoE 模型很有趣——30B 總參數但推論時只有 3B 活躍，使其在存取更大知識庫的同時執行起來輕量得令人驚訝。

使用場景建議

選 Gemma 4 如果：

你需要多模態能力——視覺內建於基礎模型
英文是你的主要語言——Gemma 4 在英文任務上表現出色
你想要 Google 生態系統整合——與 Google AI Studio、Vertex AI 和 Google Cloud 無縫協作
你偏好更少但最佳化的選擇——4 個模型大小而非 8+
你需要強大的推理——Gemma 4 的架構針對邏輯推理進行了最佳化

選 Qwen 3 如果：

中文至關重要——原生中文流暢度無可匹敵
你需要最大的模型大小靈活性——從 0.6B 到 235B
數學和科學任務——Qwen 3 在 STEM 基準測試中持續領先
你想要最寬鬆的授權——大部分模型使用 Apache 2.0
你需要思考模式——內建逐步推理能力
你需要超高效率的 MoE 模型——30B-A3B 版本獨特地緊湊

兩者都用如果：

你在英文和中文內容之間工作
你想比較輸出以進行品質保證
不同團隊成員有不同偏好
你在建構一個按任務挑選最佳模型的路由系統

最終結論

沒有單一的「更好」的模型——完全取決於你的需求。

Gemma 4 是以英文為中心、多模態工作流程，且偏好 Google 生態系統的更好選擇。其 26B MoE 版本在品質和效率之間提供了出色的平衡。

Qwen 3 是中文密集工作負載、數學密集任務，以及需要最大模型大小靈活性場景的更好選擇。Apache 2.0 授權也是商業使用的加分項。

兩個模型都非常出色。開放權重 AI 生態因為它們兩者的存在而變得更好，Google 和 Alibaba 之間的競爭持續推動技術前沿向前發展。

最好的方法？用你的實際使用場景兩個都試試，讓結果說話。